组织承诺与员工检验行为关系研究-AMOS验证性因子分析

组织承诺与员工建言行为测量模型检验

在前述的章节中，本文已经进行了所用量表的信度分析和效度分析，使用了经过优化的量表。其中，组织承诺量表包含18个条目的三个维度的结构，建言行为量表是包含11个条目的两个维度的结构。本章使用正式调查的数据对组织承诺和检验行为两个测量模型进行检验，在研究中使用了AMOS21.0软件，结合模型适配度指标，以检验理论设想或假设模型存在的合理性和优劣程度。 1. 组织承诺测量模型的检验

验证性因子分析的主要作用之一在于可以用于比较多个模型的优劣，对理论设想或者假设模型进行验证。根据前文的逻辑和探索性因子分析可知，本研究中组织承诺量表包含18个条目3个维度，各个维度之间中度相关，表明组织承诺十分有可能是单维结构。本文将对组织承诺的单维模型和三维度模型进行比较，以确定最佳的组织承诺测量模型。

图1组织承诺单维模型

图2组织承诺三维度模型

组织承诺模型的适配度检验指标如表1所示，将单维模型和多维模型进行比较可以得出，组织承诺单维模型的各个衡量指标较差，均未达到标准。因此，结果表明，三维组织承诺模型更加合适。

表1组织承诺模型适配度检验结果表

衡量指标 衡量标准 CMIN/DF RMR 1~3 <0.05 RMSEA GFI <0.1 >0.9 AGFI >0.9 NFI >0.9 IFI >0.9 CFI >0.9 单维模型 三维模型

4.840 4.080 0.128 0.187 0.146 0.130 0.629 0.767 0.530 0.705 0.459 0.544 0.517 0.612 0.508 0.606 表2单维模型路径系数估计结果

OC1 OC2 OC3 OC4 OC5 OC6 OC7 OC8 OC9 OC10 OC11 Estimate 1 1.158 0.458 1.132 4.484 -1.429 4.468 5.911 1.640 1.394 41.840 S.E. 4.243 3.030 3.906 12.433 4.743 12.366 16.132 5.249 4.542 113.088 C.R. 0.273 0.151 0.290 0.361 -0.301 0.361 0.366 0.312 0.307 0.370 P 0.785 0.880 0.772 0.718 0.763 0.718 0.714 0.755 0.759 0.711 OC12 OC13 OC14 OC15 OC16 OC17 OC18

40.561 34.359 31.424 2.301 -0.573 20.762 29.774 109.629 92.887 84.951 6.808 3.157 56.165 80.496 0.370 0.370 0.370 0.338 -0.181 0.370 0.370 0.711 0.711 0.711 0.735 0.856 0.712 0.711 表3三维测量模型估计结果

OC1 OC2 OC3 OC4 OC5 OC6 OC7 OC8 OC9 OC10 OC11 OC12 Estimate 1 1.316 1.223 0.896 1.075 0.756 1 1.149 0.320 0.391 7.853 8.153 S.E. 0.200 0.189 0.155 0.181 0.163 0.734 0.568 0.529 4.106 4.371 C.R. 6.578 6.457 5.777 5.929 4.626 1.566 0.564 0.739 1.912 1.866 P *** *** *** *** *** 0.117 0.573 0.460 0.056 0.062 OC13 OC14 OC15 OC16 OC17 OC18

1 1.372 0.177 0.100 0.851 1.244 0.164 0.105 0.104 0.128 0.152 8.363 1.677 0.967 6.674 8.210 *** 094 0.334 *** *** 表1和表2分别给出了单维模型和三维模型路径系数估计结果。其中使用了最大似然估计的方法，求出了使样本方差协方差矩阵与理论协方差矩阵差异最小的模型参数。模型的拟合指数是550.837，伴随概率是0.000，在1%的显著性水平下显著成立，因此模型估计有效。根据表1和表2的结果，三维模型的大部分路径系数的估计结果显著成立，而单维模型的估计结果则不能显著成立，因此可以证明三维模型要优于单维模型。 2. 员工建言测量模型检验结果

图3员工建言单维度模型

图4员工建言两维度模型 表4单维度模型检验结果

Oc1 Oc2 Oc3 Oc4 Oc5 Oc6 Oc7 Oc8 Oc9 Oc10 Estimate 1 2.947 5.689 55.1 54.711 61.29 62.886 56.645 48.533 51.789 S.E. 16.611 30.780 293.648 291.567 326.629 335.138 301.886 258.771 276.007 CR 0.177 0.185 0.188 0.188 0.188 0.188 0.188 0.188 0.188 P 0.859 0.853 0.851 0.851 0.851 0.851 0.851 0.851 0.851 Oc11

28.056 149.616 0.188 0.851 表5两维度测量模型路径系数估计结果

Oc1 Oc2 Oc3 Oc4 Oc5 Oc6 Oc7 Oc8 Oc9 Oc10 Oc11

表4和表5是参数估计的结果，分别给出了单维度模型和两维度模型的路径系数。在估计的过程中使用了最大似然估计的方法。对模型进行分析和评价之前首先要对路径系数的估计结果的统计显著性进行检验，AMOS软件中给出了CR值，即临界比率，这是一种类似于回归分析Z统计量的指标，是参数估计值和标准差之比。同时可以使用路径系数和载荷系数之比的P值作为显著性的指标。结果显示，二维模型的路径系数估计结果中有8项能够在1%的显著性水平下显著成立，而相比之下，单维度测量模型的路径系数估计结果均

Esitimate 1 1.081 1.079 -0.041 -0.020 0.045 1 1.083 0.998 0.956 0.541 S.E. 0.040 0.038 0.083 0.078 0.086 0.132 0.122 0.118 0.118 CR 27.237 28.455 -0.493 -0.258 0.530 8.224 8.197 8.114 4.585 P *** *** 0.622 0.796 0.596 *** *** *** *** 不显著，因此二测量维模型要优于单维测量模型。模型估计的卡方统计量425.284，伴随概率是0.000，估计结果在1%的显著性水平下显著成立。

表6员工建言测量模型适配度检验结果

衡量指标 衡量标准 单维模型 二维模型

表6给出了员工建言测量模型适配度检验结果。根据表6的结果，各项指标显示二维模型明显优于单维模型的适配度。因此二维模型更加适合于员工建言行为的测量。

CMIN/DF RMR 1~3 20.966 9.666 <0.05 0.170 0.244 RMSEA GFI <0.1 0.307 0.202 >0.9 0.656 0.693 AGFI >0.9 0.484 0.539 NFI >0.9 0.399 0.723 IFI >0.9 0.411 0.744 CFI >0.9 0.406 0.742

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/5yo8.html